В книге рассматривается задача синтеза дискретных систем управления в реальном времени на основе непрямого (идентификационного) подхода. Основное внимание уделяется предельно достижимым характеристикам качества управления, в частности применительно к нерегулярным задачам оценивания. Как правило, рассматривается класс линейных по параметрам объектов с ограниченной аддитивной помехой и квадратичным критерием качества. Исследуется грубость замкнутой системы с моделью по отношению к ошибкам идентификации. Применения алгоритмов иллюстрируются задачами прогнозирования спроса и управления запасами, маркетинга и ценообразования для торговых фирм, планирования и управления авиаперевозками. Разработанные алгоритмы могут также найти применение в системах управления дискретными объектами в реальном времени в условиях существенной параметрической неопределённости.

Для научных работников и аспирантов в области теории управления, информатики и их применений в организационно-экономических системах.

Идентификация, или совокупность теории, методов и средств построения математических моделей реальных объектов, процессов, явлений по экспериментальным данным, сформировалась как самостоятельная научная дисциплина в рамках общей теории управления (кибернетики) в середине прошлого века. Базируясь прежде всего на общих принципах и методах математической статистики, идентификация стала развивать собственные подходы и методы; выделились основные составные части — структурная, непараметрическая (например уравнение Винера-Хопфа) и параметрическая идентификация.

В англоязычной терминологии сравнительно чётко разделяются identification как индуктивный подход — от результатов эксперимента к их обобщению в математической модели и modelling как подход дедуктивный — от общих законов физики, химии, механики и т.д. к математической модели конкретного объекта. В отечественной литературе идентификацию часто понимают расширительно, включая в неё оба подхода. Впрочем, в «дистиллированном» виде на практике ни один из этих подходов не встречается, но, скажем, на этапе структурной идентификации «дедуктивная составляющая» значительно более весома, чем при оценивании параметров. Кстати, исторически этот подход к описанию реальных объектов значительно старше формальных методов обработки экспериментальных данных (возникновение которых довольно естественно связать с К. Гауссом).

В настоящее время в идентификации наряду с развитием многих традиционных направлений, стимулируемым как появлением новых объектов исследования, так и быстрым ростом вычислительных возможностей, обеспечивающим реализацию более сложных и точных моделей, существуют несколько сравнительно недавно возникших «точек роста», таких как идентификация систем с распределёнными параметрами, применение нейронных сетей в идентификации, идентификация активных систем (с элементами, обладающими собственными, возможно, несовпадающими целями). В то же время характерна интеграция собственно методов идентификации со средствами сбора и предварительной обработки данных, натурного или полунатурного экспериментирования, имитационного моделирования, средствами представления моделей. Сами модели — уже не только и, возможно, не столько дифференциальные или разностные уравнения, весовые или передаточные функции, а совокупность алгоритмов и программно-технические комплексы.

Как правило, построение модели не самоцель — она нужна для решения каких-то других задач, например анализа, прогнозирования, построения систем управления. Идентификационный синтез систем управления — мощный инструмент современной теории. Развитию теории систем управления с идентификатором (систем непрямого адаптивного управления, по терминологии Я. З. Цыпкина) посвящена эта монография. Одной из её особенностей, на которую хотелось бы отдельно обратить внимание, является последовательное использование в моделях наблюдений ограниченных помех и лакунарных возмущений. Будучи важным шагом к увеличению реалистичности моделей, это, безусловно, усложняет формальную сторону задачи по сравнению с классическими гауссовскими помехами.

Разд. 1—5 написаны А. Л. Буничем, 6, 7 — Н. Н. Бахтадзе.

Авторы и редактор не могут не вспомнить огромного влияния, которое оказало на их становление как научных работников общение с академиками B. C. Пугачевым, Я. З. Цыпкиным и профессором Н. С. Райбманом. Неоценимую пользу для написания этой книги принесли рабочие контакты с многочисленными ныне здравствующими членами этих научных школ. Авторы глубоко благодарны рецензентам книги.

ПРЕДИСЛОВИЕ
В. Лотоцкий

Книги на ту же тему

1. Информационная теория идентификации, Цыпкин Я. З., 1995
2. Адаптация и обучение в автоматических системах, Цыпкин Я. З., 1968
3. Статистическое описание динамических систем с флуктуирующими параметрами, Кляцкин В. И., 1975
4. Дисперсионная идентификация, Райбман Н. С., Капитоненко В. В., Овсепян Ф. А., Варлаки П. М., 1981
5. Методы и средства идентификации динамических объектов, Бессонов А. А., Загашвили Ю. В., Маркелов А. С., 1989
6. Робастная устойчивость и управление, Поляк Б.Т., Щербаков П. С., 2002
7. Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах, Граничин О. Н., Поляк Б. Т., 2003
8. Контроль динамических систем. — 2-е изд., перераб. и доп., Евланов Л. Г., 1979
9. Курс теории автоматического управления, Паллю де Ла Барьер Р., 1973
10. Синтез структур систем автоматического регулирования высокой точности, Мееров М. В., 1959
11. Скользящие режимы в задачах управления автоматизированным синхронным электроприводом, Рывкин С. Е., 2009
12. Системы автоматического управления двигателями летательных аппаратов, Боднер В. А., Рязанов Ю. А., Шаймарданов Ф. А., 1973
13. Введение в теорию автоматического регулирования, Лернер А. Я., 1958
14. Расчёт параметров промышленных систем регулирования. Справочное пособие, Широкий Д. К., Куриленко О. Д., 1972
15. Нелинейные системы автоматического регулирования (расчёт и проектирование), Хлыпало Е. И., 1967
16. Избранные труды по теории управления, Емельянов С. В., 2006
17. Избранные труды: Теоретическая и прикладная теория управления. Последние проекты и открытия, Красовский А. А., 2001
18. Управление манипуляторами при выполнении различных технологических операций, Филаретов В. Ф., Зуев А. В., Губанков А. С., 2018
19. Основы теории автоматического регулирования и автоматические регуляторы технологических процессов, Ордынцев В. М., Шендлер Ю. И., 1960
20. Необратимые оценки предельных возможностей термодинамических и микроэкономических систем, Цирлин А. М., 2003
21. Математические модели и оптимальные процессы в макросистемах, Цирлин А. М., 2006
22. Введение в стохастическую теорию управления, Острем К., 1973
23. Математические методы оптимального управления. — 2-е изд., перераб. и доп., Болтянский В. Г., 1968
24. Управление запасами, Рыжиков Ю. И., 1969